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解读您的收入分析
- 识别新用户货币化方法的优势和劣势
重要的是要记住，收入 LTV 是 仅针对新用户 的货币化分析。忘记这一点很容易导致对数据的某些偏离基础的解释。
注意
本文假设您已经熟悉我们关于 在 Amplitude 中构建收入 LTV 图表 的文章。如果您还没有，请在继续之前阅读该文章。 让我们假设您在 构建收入 LTV 图表 的第 7 步中选择了每日频率细分。它同样可以是每小时、每周、每月或每季度，底层逻辑是一样的。让我们还假设您正在查看从 12 月 5 日开始到 12 月 20 日结束的日期范围。 在计算每个数据点时，收入 LTV 图表将您选择的时间段内作为新用户的所有细分用户视为 单个群组。 例如，第 1 天显示的总收入金额是从 12 月 5 日至 12 月 20 日期间开始使用您的产品的用户，在他们第一个 Amplitude 事件后的第 48 小时之前收集的总收入。在第 5 天，该相同的指标显示从同一用户群组在触发其第一个活跃 Amplitude 事件后的 第 144 小时之前 收集的总收入。
注意
由于我们正在测量第 5 天的收入，实际上我们正在查看 六 天的跨度总收入——请记住，Amplitude 将用户的第 0 天视为用户触发其初始事件后的前 24 小时。所以数学计算为 (一天 24 小时) * (六天) = 144 小时。 因为所有用户都被视为单个群组，即使用户在过去任何时候付费，即使在查看其第一次付款 之前 的数据点时，该用户也被视为付费用戶。 再举一个例子，想象您正在查看第 10 天。如果某些用户开始使用您的产品少于十天，他们的数据 将不会 包含在第 10 天的计算中。这可能会导致时间段末尾的 ARPU 和 ARPPU 下降，即使它们是基于累积收入。 图表下方的细分表可以显示按同一天开始的用户群组细分的数据。点击 All Users 旁边的三角形以展开。 
您可以轻松设置和解读任何收入 LTV 图表，因为用户界面允许您像读句子一样阅读参数。例如，下图向您显示了用户触发的所有收入事件的可视化，按过去 30 天内每日每用户平均收入衡量。 
您还可以将鼠标悬停在单个数据点上以查看实际金额。
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